Mikro-Davranışsal Geri Besleme Ve Akustik-Gizli Uzay Haritalaması İçeren Hibrit Derin Öğrenme Tabanlı Müzik Öneri Sistemi

Buluş; dijital sinyal işleme, davranışsal veri analitiği ve derin öğrenme tabanlı öneri motorları alanlarının kesişiminde yer alan, ses sinyallerindeki yüksek boyutlu akustik verilerin kullanıcıların anlık bağlamsal etkileşimleriyle birleştirilerek kişiselleştirilmiş içerik eşleştirmesi yapan hibrit bir sistem mimarisi ile ilgilidir. Geliştirilen sistem ile sesin tınısal ve zamansal karakteristiği mikro-davranışsal verilerle (atlama saniyesi, ses seviyesi ivmesi) aynı gizli uzayda hibrit derin öğrenme ikizi olarak birleştirilmekte; Sıkıştırma- Uyarma bloklu Çok Ölçekli CNN, Çift Yönlü GRU, Çapraz Modlu Transformer, Audio-to-Latent haritalama ve Skip-Point gradyan cezası unsurları kapalı çevrim mimaride entegre edilerek öneri isabeti artırılmakta, soğuk başlangıç sorunu baypas edilmekte ve manuel etiketleme maliyeti ortadan kaldırılmaktadır. Sistem, merkezi işlem birimleri, grafik işlem birimleri, bellek birimleri ve ağ arabirimleri içeren donanımsal altyapı üzerinde çalışmakta; federated learning desteğiyle KVKK uyumlu veri minimizasyonunu sağlamakta ve müzik streaming platformlarında operasyonel verimlilik ile müşteri deneyimini artırmaktadır. TR 2026 004586 A2